Author(s): Campeão, Daniel Filipe Gonçalves
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/30415
Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
Subject(s): Cidades Inteligentes; Mobilidade Inteligente; Rede Urbana; Métricas das Redes; Sintra; Geografia
Vivemos numa era em que os sistemas de informação têm capacidade de ajudar a vida em comunidade para que se reduzam significativamente os desperdícios em recursos não renováveis, como são o tempo e a energia despendidos pela população no seu dia-a-dia. As cidades, expoente máximo da vida em sociedade, com os recursos tecnológicos colocados ao seu serviço, tornam possível um ambiente humano, logo social, mais próximo da verdadeira e real sustentabilidade, suportada em padrões de prosperidade e salubridade que tornam as cidades mais inteligentes, condição para proporcionar uma melhor qualidade de vida aos seus cidadãos. As cidades são por excelência, sistemas artificiais e complexos pelo que para a sua boa gestão é necessária uma contínua evolução no conhecimento, ou corre-se o risco de se repetirem os erros do passado. Ainda não existe unanimidade na definição do que é realmente uma cidade inteligente, porém, objetivos e ideias fervilham em relação a esta abrangente temática. Este é orientado para a importância da estrutura urbana no contexto das cidades inteligentes e a sua influência nas questões ligadas às definições das suas centralidades, padrões de mobilidade e localização. A abordagem teórica às métricas utilizadas na medição dessas centralidades do ponto de vista do funcionamento da cidade é objeto em análise neste trabalho. Os parâmetros selecionados nesta análise são o índice de alcance, o índice de linearidade, a centralidade betweenness e o índice gravítico. Para elaboração do cálculo dos parâmetros, foi utilizada uma ferramenta em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica - ArcGIS™ Esri® - denominada Urban Network Analyst, juntamente com um modelo da distribuição da população pelo edificado, que foi utilizado posteriormente como peso no cálculo. Foram também explicados os processos computacionais e matemáticos assim como as características da ferramenta utilizada. Por fim teve lugar a análise dos resultados referentes aos parâmetros mencionados anteriormente sobre as cidades mais importantes do município de Sintra.
Nowadays we are living in an era, where the information systems have the capacity to help the life in community in several ways, for instance, the reduction of the non-renewable resources, like time and energy, spent by the population in their daily lives. The cities are the main form of live in society, and with all the technological resources in our own service, it makes possible a human environment and social, close to a real sustainability, supported in prosperity and healthy patterns, which improves the city smartness, and as a consequence, provides a better life quality to their citizens. The cities are for excellence, artificial complex systems, and for his good management, it is necessary an evolutional learning continuum, or else our future will just be the same, history will repeat by itself and the same mistakes from the past. Universal definition about what a smart city is, is not yet consensual, however, ideas and objectives are seething in this overarching theme. This study is aiming fundamentally to the importance of the urban structure in the context of the smart cities, and his influence in the centralities definitions, and mobility patterns and location. The theoretical approaches of the used metrics, to measure the urban centralities, are the analysis object in this dissertation. The chosen measures were, the reach index, straightness index, betweenness centrality and the gravitational index. To estimate the named metrics above, the tool used was the Urban Network Analyst, hosted in a Geographic Information System environment - ArcGIS™ Esri® - and a model of the distribution of the population by building used as a weight in the calculation. This dissertation counts as well with the explanation of the computational processes and features that composes the tool used to run the model. Lastly, took a place, the analysis to the results related to the metrics.
